基于CUDA的拉普拉斯金字塔的优化

提出了基于CUDA的并行拉普拉斯金字塔算法。算法采用的并行拉普拉斯算法很好地解决了共享存储器的bank冲突和全局存储器的合并访问的问题，为了最大化并行效率，计算了SM占用率，并通过公式进行了论证。在GTX480平台下，基于CUDA的并行拉普拉斯金字塔算法获得了几十倍的加速比。最后，将基于CUDA的并行拉普拉斯金字塔算法成功地应用于图像融合和增强图片的细节处理，充分证明了并行拉普拉斯金字塔算法广泛的有效性和必要性。